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Week 1 Quiz - Introduction to deep learning

AIispoweringpersonaldevicesinourhomesandoffices,similartoelectricity.Throughthe“smartgrid”,AIisdeliveringanewwaveof
houzhizhen·2022-11-22 18:15

笔记 | 集成学习的目标检测算法

集成目标检测（1）EnsembleMethodsforObjectDetection（2）Boostingobjectdetectionperformancethroughensemblingonsatelliteimagery
Liaojiajia-2020·2022-11-22 08:16

文献阅读 DeepReflect: Discovering Malicious Functionality through Binary Reconstruction

其他可参考链接：DeepReflect：通过二进制重构标识具体恶意行为-知乎[论文阅读](20)USENIXSec21DeepReflect：通过二进制重构发现恶意行为（恶意代码ROI分析经典）_Eastmount的博客-CSDN博客_deepreflecthttps://www.csdn.net/tags/MtjaAgzsNDA1MDMtYmxvZwO0O0OO0O0O.htmlDeepRefl
知有cxy·2022-11-22 05:46

GENERALIZATION THROUGH MEMORIZATION: NEAREST NEIGHBOR LANGUAGE MODELS

Abatract我们引入了kNN-LMs，它扩展了一个预先训练的神经语言模型（LM），通过与k个最近邻（kNN）模型线性插值。最近邻是根据预先训练好的LM嵌入空间中的距离进行计算的，并可以从任何文本集合中提取，包括原始的LM训练数据。定性地说，该模型在预测罕见的模式方面特别有用，如事实知识。总之，这些结果强烈地表明，学习文本序列之间的相似性比预测下一个单词更容易，而最近邻搜索是一种在长尾进行语言建
been_through·2022-11-22 05:31

【动手学深度学习】每日必看的PyTorch深度学习框架

源代码如下：#Thisfileisgeneratedautomaticallythrough:#d2lbookbuildlib#Don'tedititdirectly#Definedinfile:.
旅途中的宽~·2022-11-21 21:48

[词性] 十七、介词 7 [ to ] [ since ] [ through ] [ under ] [ up ] [ with ]

[to]很多情况下to不是介词，而是动词不定式的符号，就是to+动词原型[例1]：Iwanttobuyabook.我想买一本书另外在双宾动词里面to也没有意思[例1]：Iwilltellyouastory.[例1]：Iwilltellastorytoyou.我将会给你们讲一个故事固定结构beallergicto对...过敏belongto属于(动词短语)[例1]：Diaoyuislandsbelo
we1less·2022-11-21 21:35

[词性] 十、介词

介词和这些词语一起构成介词短语in/ofatonaboutasbeforebehindbelowbesidebetweenbyduringforfrominsidelikenearoffpastaroundtosincethroughunderupwithagainstamongacrossoutof
we1less·2022-11-21 21:04

转 2015年~2017年SIGIR，SIGKDD，ICML三大会议的Recsys论文

2018年05月07日22:02:15阅读数：95SIGIR-2015【Title】WEMAREC:AccurateandScalableRecommendationthroughWeightedandEnsembleMatrixApproximation
Catly_hit·2022-11-21 19:58

2015年~2017年SIGIR，SIGKDD，ICML三大会议的Recsys论文

2015年~2017年SIGIR，SIGKDD，ICML三大会议的Recsys论文：SIGIR-2015【Title】WEMAREC:AccurateandScalableRecommendationthroughWeightedandEnsembleMatrixApproximation
凯瑟琳喵·2022-11-21 19:55

Machine learning: Trends,perspectives, and prospects

机器学习：趋势、观点和前景Abstract  Machinelearningaddressesthequestionofhowtobuildcomputersthatimproveautomaticallythroughexperience.It
大数据机器学习实验室·2022-11-21 19:53

How can I reduce the memory processing large dataset(Array, Tensor, etc.) in Pytorch?

Theintroduction:WhenIwasprocessingtheverylargedataset,IwantedtoreducethatstoredinmymemorytorunthroughmyMacBook
Jun-ho Chae·2022-11-21 19:49

生成模型与判别模型——并蒂芙蓉本自双

Discriminativemodelsdrawboundariesinthedataspace,whilegenerativemodelstrytomodelhowdataisplacedthroughoutthespace.Agenerativ
云中君不见·2022-11-21 18:27

SpotTune-自适应迁移学习的微调方法

SpotTune:TransferLearningthroughAdaptiveFine-tuning摘要：当前的问题：主要工作：具体实现：SpotTuneOverview：TrainingwiththeGumbelSoftmaxPolicy
BIT可达鸭·2022-11-21 12:27

人工智能中的rl是什么意思_AI学习如何使用第二部分来创建自定义RL环境并培训代理...

人工智能中的rl是什么意思FromIcarusburninghiswingstotheWrightbrotherssoaringthroughthesky,ittookmankindthousandsofyearstolearnhowtofly
weixin_26749147·2022-11-20 19:29

TMAP 教程/样例/示例/作图/化学式

转自AwalkthroughofTMAP-XinhaoLiAwalkthroughofTMAP7minutereadPublished:May03,2020Thenotebookversionishere
yihang___·2022-11-20 19:12

模型剪枝经典论文解读：《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》

LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming摘要：CNN在落地中的部署，很大程度上受到其高计算成本的限制。
pogg_·2022-11-20 10:29

模型压缩之Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

1.摘要在许多现实应用中，深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难。在这篇论文中，我们提出了一种新颖的CNNs学习方案，它同时满足：减小模型大小；减少运行时的内存占用；在不影响精度的同时，降低计算操作数；利用通道稀疏化这样一个简单但却有效的方法，上面的条件很容易获得。不同于许多已经存在的方法，我们的方法可以直接应用到现代CNN网络架构中，在训练过程引入最小的花销，而且不需要其他特殊的软硬件
AI算法-图哥·2022-11-20 10:58

【剪枝算法】通过网络瘦身学习高效的卷积网络Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming论文翻译

此论文翻译仅仅用于自己方便学习。译文来自其他处。在许多实际应用中部署深度卷积神经网络（CNN）很大程度上受到其计算成本高的限制。在本文中，我们提出了一种新的CNNs学习方案，能同时1）减小模型大小;2）减少运行时内存占用;3）在不影响准确率的情况下降低计算操作的数量。这种学习方案是通过在网络中进行通道层次稀疏来实现，简单而有效。与许多现有方法不同，我们所提出的方法直接应用于现代CNN架构，引入训练
march of Time·2022-11-20 10:18

【论文阅读】基于强化学习的网络安全防护策略

FindingEffectiveSecurityStrategiesthroughReinforcementLearningandSelf-Play前言通过强化学习和自对弈(self-play)寻找有效的安全策略主要思想提出一种针对入侵防御案例的安全策略自动查找方法
平平无奇的小菜·2022-11-20 08:53

【XCode】Managing Images with Xcode 5 Asset Catalogs

Inthisweeklyblogseries,Iwilltakeyou,thenon-programmer,stepbystepthroughtheprocessofcreatingappsfortheiPhone
Teng的世界·2022-11-20 02:04

Modeling Mention Dependencies for Document-Level Relation Extraction

EntityStructureWithinandThroughout:ModelingMentionDependenciesforDocument-LevelRelationExtractionhttp
pig774·2022-11-19 22:32

YOLOv7图解网络结构模块

以下文章来源于微信公众号-GiantPandaCV，作者陈er以下文章来源于微信公众号－目标检测之心ReOrg操作这个模块其实是对输入的信息进行切片操作，和YOLOv2的PassThrough层以及YOLOv5
@贝壳里的海·2022-11-19 16:59

lidar_cam标定结果评估

ubuntu环境下调试调试camera参数spinview点击BlackflySBFS-PGE-23S3C搜索throu修改DeviceLinkThroughputLimit参数为85000000批量启动传感器
wanyi999·2022-11-19 16:05

强化学习，路在何方？

Datawhale干货来源：DeepRL实验室，转自：睿慕课▌一、深度强化学习的泡沫2015年，DeepMind的VolodymyrMnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning
Datawhale·2022-11-19 15:46

翻译一段Residual Networks Behave Like Ensembles of Relatively Shallow Networks

5TheimportanceofshortpathsinresidualnetworksNowthatwehaveseenthattherearemanypathsthroughresidualnetworksandthattheydonotnecessarilydependoneachother
mmmooonnneeeyyy·2022-11-19 12:54

易基因｜疾病研究：DNA甲基化和转录组学特征在高浆卵巢癌复发和耐药过程中高度保守

2022年07月27日，《JExpClinCancerRes》杂志发表了题为“DNAmethylationandtranscriptomicfeaturesarepreservedthroughoutdiseaserecurrenceandchemoresi
易基因科技·2022-11-19 10:18

python index out of bounds_IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1 (Python, NumP...

2017-01-3014:28:070IamusingforloopstoiteratethroughtheindicesinaNumPyzerosarrayandassignsomeindiceswiththevalue0.5
weixin_39722759·2022-11-19 10:14

高级英语（张汉熙版）第二册学习笔记（原文及全文翻译）——1 - Face to Face with Hurricane Camille（迎战卡米尔号飓风）

FacetoFacewithHurricaneCamilleFacetoFacewithHurricaneCamilleJosephP.BlankJohnKoshak,Jr.,knewthatHurricaneCamillewouldbebad.RadioandtelevisionwarningshadsoundedthroughoutthatSunday
预见未来to50·2022-11-19 10:01

论文解读《Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》

《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》原文地址：(https://link.zhihu.com/?
janezjlj·2022-11-19 09:37

通过仿真认识xilinx fifo 内核

二fifo配置1firstwordfallthrough类型配置一个FIFO，配置参数如下图，关键参数，readmode选择firstwordfallthrough，数据宽度8,深度2048,设置progfull
Yml&embedded·2022-11-19 07:21

MATLAB 变量''似乎会随迭代次数而改变，请预分配内存以2获得更高的运算速度

在MATLAB的help文件中可以找到如下说明：forandwhileloopsthatincrementallyincreasethesizeofadatastructureeachtimethroughtheloopcanadverselyaffectperformanceandmemoryuse.RepeatedlyresizingarraysoftenrequiresMATLAB
LightningX07·2022-11-19 06:02

《深度学习进阶 自然语言处理》第五章：RNN通俗介绍

5.2RNN5.2.1循环神经网络5.2.2展开循环5.2.3BackpropagationThroughTime5.2.4TruncatedBPTT5.2.5TruncatedBPTT的mini-batch
【文言】·2022-11-19 04:17

Unsatisfied dependency expressed through field ‘baseMapper‘； nested exception is org.springframewor

在springboot启动类上加上dao或者mapper@MapperScan("com.zhao.blog.mapper")然后就正常启动
stevezhao6·2022-11-16 22:35

Tensorflow+Tutoria 关于吴恩达深度学习课后作业无法运行的解决方案

Welcometothisweek’sprogrammingassignment.Untilnow,you’vealwaysusednumpytobuildneuralnetworks.Nowwewillstepyouthroughadeeplearningframeworkthatwillallowyoutobuil
JUNCLING·2022-11-16 18:22

【CVPR2018】Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy

Differentfromexistingmethodsthatusemultiplenetworksfordifferentstepsinstereomatching,weincorporateallstepintoasinglenetworktoenableend-to-endtraining.Theproposednetworkconsistsofthreeparts:multi-scale
Jennifer233·2022-11-16 15:42

【论文简述及翻译】Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy（CVPR 2018）

一、论文简述1.第一作者：ZhengfaLiang、YiliuFeng2.发表年份：20183.发表期刊：CVPR4.关键词：CNN、端到端训练、视差改进、特征恒量、视差估计5.探索动机：立体匹配算法通常由四步组成：代价计算、代价聚合、视差计算和视差改进。现有的基于CNN的立体匹配方法仅仅采用CNN来解决四步中的部分，或者使用不同的网络来处理不同的步骤，这使得这些方法很难获得全局最优的解决方案。6
华科附小第一名·2022-11-16 14:03

Human-level control through deep reinforcement learning

Abstract强化学习理论在动物行为上，深入到心理和神经科学的角度，关于在一个环境中如何使得智能体优化他们的控制，提供了一个正式的规范。为了利用强化学习成功的接近现实世界的复杂度的环境中，然而，智能体遇到了一个难题：他们必须从高维感知输入中得到环境的有效表征，然后利用这些来将过去的经验应用到新的场景中去。显著地，人类和其他动物看起来可以通过一个和谐的智能体和层次感知处理系统的有效组合进而解决这个
西西弗的小蚂蚁·2022-11-16 11:35

3. deit——Training data-efficient image transformers & distillation through

deit是vit的改进，使用的网络框架基本一致。主要参考：ViT和DeiT的原理与使用-知乎参考：DeiT：使用Attention蒸馏Transformer知识蒸馏中的教师网络，可以使用其他非transformer形式的网络结构，比如卷积网络（resnet，efficientnet）等。个人总结：deit和vit形式一至，在网路结构中多了一个distillationtoken，类似于classto
易大飞·2022-11-15 11:52

【论文笔记】DeiT论文阅读笔记

paper：Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattentiongithub：https://github.com/facebookresearch
嘟嘟太菜了·2022-11-15 11:19

DeiT：注意力Attention也能蒸馏

DeiT：注意力也能蒸馏《Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention》ViT在大数据集ImageNet-21k
ZOMI酱·2022-11-15 11:48

【论文阅读】【ViT系列】DeiT：数据高效的图像transformers的训练&通过注意力的蒸馏

论文：Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention代码：https://github.com/facebookresearch
naive_learner·2022-11-15 11:48

Facebook提出DeiT：通过注意力来训练数据高效的图像Transformer和蒸馏

注：文末附【Transformer】学习交流群Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention作者单位：FacebookAI
Amusi（CVer）·2022-11-15 11:14

20221108 某事是...（的）

eg.Itisdoubtfuliftheycangothroughthisrainforestwithinaweek.他们能否在一周内穿越雨林还难说啊。
魔君BYL·2022-11-14 09:13

Hugging Face主页课程第二篇《 Using Transformers》

UsingTransformers文章目录UsingTransformers本章简介1.Transformers简介2.管道背后的故事tokenizer预处理Goingthroughthemodel高维向量
神洛华·2022-11-12 17:07

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第243期】Thu, 14 Apr 2022

计算机视觉论文速览Thu,14Apr2022Totally38papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersControllableVideoGenerationthroughGlobalandLocalMotionDynamicsAuthorsAramDavtyan
hitrjj·2022-11-12 09:27

Java线程池实验：ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue性能测试

目录性能比较测试代码结果展示ArrayBlockingQueue：LinkedBlockingDeque：性能比较Linkedqueuestypicallyhavehigherthroughputthanarray-basedqueuesbutlesspredictableperformanceinmostconcurrentapplications
trigger333·2022-11-10 07:41

coreDNS添加自定义hosts

.:53{errorshealth{lameduck5s}readykubernetescluster.localin-addr.arpaip6.arpa{podsinsecurefallthroughin-addr.arpaip6
蝎·2022-11-09 19:33

【DIN论文精读】Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

文章目录Paper摘要Abstract1.简介Introduction2.前人的相关工作RelatedWork3.系统概述SystemOverview3.1用户行为数据的特性CharacteristicofUserBehaviorData3.2特征表示FeatureRepresentation3.3Metrics4.模型架构ModelArchitecture4.1基准模型BaseModel4.2深
哈喽十八子·2022-11-09 04:57

【论文泛读】DIN - Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

DIN-DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction2018SIGKDD本文是阿里2017年提出的早期的一个经典推荐模型，其中讨论了一种兼顾Accuracy
JinyuZ1996·2022-11-09 04:57

Android转场动画深入分析探究

目录早期的转场MaterialDesign转场动画MaterialMotion动画MaterialContainerTransformSharedaxisFadeThroughFade总结早期的转场最初
·2022-11-08 10:02
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